Eventi, Limiti umani, Maratona

Foto Grana/Fidal

 

 

Quella andata in scena all’aeroporto di Siena Ampugnano lo scorso 11 Aprile , è stata una Gara da record.

 

 

Nella prima edizione della Tuscany Camp Marathon – “European Olympic Marathon Qualification Race – Xiamen Marathon & Tuscany Camp Global Elite Race”, disputata su un circuito di circa cinque chilometri nello scalo del comune di Sovicille (Siena), è arrivato infatti, grazie alla keniana Angela Tanui il miglior risultato di sempre sulle strade italiane. La Tanui con 2h20:08 ha demolito di oltre due minuti il crono di 2h22:25 ottenuto dalla connazionale Vivian Kiplagat nel 2019 a Milano

 

Anche al maschile si è corso molto forte.

Erick Kiptanui, con 2h05:47, ha realizzato il secondo tempo della storia sul suolo nazionale, in una prova molto veloce con ben tredici atleti sotto le 2h08.

In chiave azzurra grande il dispiacere per i due portacolori italiani, Stefano La Rosa (Carabinieri) e Valeria Straneo (Laguna Running), che non sono riusciti a correre entro il tempo limite olimpico, il primo per soli 12”, la seconda per poco più di un minuto.

 

Le condizioni ambientali, hanno rappresentato un fattore determinante nella definizione dei tempi, ma in che misura hanno influito esattamente sulle prove degli atleti?

 

RunBull, è la prima App che studia l’influenza delle condizioni ambientali sulle prestazioni atletiche, fornendo ad atleti ma anche semplici amatori, la possibilità di comprendere in una chiave nuova le proprie prestazioni.

Prestazioni realizzate in località, condizioni meteo e percorsi diversi con RunBull possono essere rese confrontabili. Qualsiasi Runner può conoscere una stima del proprio valore in condizioni ideali.

Lo studio di quasi 1 milione di prestazioni atletiche, ha permesso di elaborare un modello di stima della variabilità delle performance in funzione dei fattori ambientali, la cui evidenza sostanziale può espressa in questo modo: la miglior prestazione atletica è frutto della fusione di capacità fisiche e psicologiche, ma è solo in particolari condizioni ambientali, che l’essere umano può esprimere il suo massimo potenziale.

 

Analisi di Gara

 

Planimetria e location

 

Il percorso, prevedeva di affrontare 8 giri della perimetrale dell’aeroporto di Ampugnano in un’ area extraurbana con scarsa vegetazione, particolarmente esposta dunque alle insidie del vento. Già in occasione della Mezza Maratona (gara svolta su 4 giri), il record italiano di Eyob Faniel fu influenzato negativamente dal forte vento, con un valore potenziale in condizioni ideali calcolato inferiore all’ora (Vedi la prestazione in App). 

 

Altitudine

 

La quota sul livello del mare, (180-200m slm) è sostanzialmente ininfluente ai fini della disponibilità di ossigeno, i cui effetti iniziano ad essere lievemente riscontrabili, per atleti non adattati alla quota, dai 600m slm (leggi gli approfondimenti).

 

Dislivello

 

Il dislivello del percorso, con uno spread di quota per ogni giro di 15 metri, non ha contribuito all’ottimizzazione dei risultati. In accordo con il modello di normalizzazione altimetrica RunBull, la spesa energetica suppletiva per superare i complessivi oltre 100m dislivello distribuiti su 8 giri, ha determinato un rallentamento non lineare per gli atleti dai 12″ (per il vincitore) ai 27″ (per un tempo finale di 2h30′). Caratteristiche individuali quali il peso e la forza muscolare definiscono una modesta variabilità della stima.

 

Temperatura ed umidità

 

Durante la corsa la temperatura è oscillata tra 11° e 13° e l’umidità si è mantenuta in misura costante sopra il 90% (AVG. 11.3° 94%). Con riferimento al modello RunBull,  si tratta di valori compatibili con la realizzazione delle migliori performance indifferentemente dal livello di acclimatamento degli atleti

 

Altri fattori

 

Il vento, è risultato il fattore che più di ogni altro ha influenzato le prestazioni. Con un’ intensità media di 20 km/h e raffiche fino a 30, in particolare nel finale di gara, ha costretto gli atleti non solo ad adattare la tattica di gara, ma in particolare dopo il 30esimo chilometro, in una fase della corsa in cui molti concorrenti sono rimasti isolati, determinato un rallentamento deciso del passo gara.

 

Coerentemente con il modello RunBull, la spesa energetica necessaria a correre con vento contrario alla marcia, non è compensata dal guadagno riscontrabile con vento favorevole. Sulla base delle intensità rilevate la stima di tempo perso per ogni giro corso in solitaria è di 8″/11″. Molto più complessa è la definizione degli effetti per gli atleti che hanno corso in gruppo per i quali vi rimandiamo alla lettura di questo interessante articolo.

 

Molto contenuta infine è risultata l’influenza delle precipitazioni, in forma di pioviggine intermittente che ha solo leggermente incrementato il peso degli atleti. (Stima di perdita complessiva 5″/10″).

 

Analizzati tutti i fattori in gioco vi presentiamo un’estrazione delle classifiche finali elaborate da RunBull con l’indicazione del tempo Relativo (Real Time) e Assoluto, ovvero stimato come realizzabile in condizioni ideali.

 

Cogliamo l’occasione per fare i complimenti a Giuseppe Giambrone e tutto lo staff che ha reso possibile un evento che certamente ha fatto scuola, e che ci auguriamo possa ripetersi in futuro. 

 

Il nostro prossimo obiettivo? Organizzare la gara perfetta, per mettere tutti gli atleti nelle condizioni di superare i propri limiti.

 

#thepowerofhumanengine

AthleteRealtive TimeDifference in heightWeather Absolute Time 
minmaxminmax
KIPTANUI ERIC KIPRONO02:05:4700:00:1100:00:2000:00:3002:05:0602:05:16
EL-AARABY MOHAMED REDA02:10:0600:00:1300:00:2100:00:3702:09:1602:09:32
STEFANO LA ROSA02:11:4200:00:1300:00:2300:00:4002:10:4902:11:06
EL OTMANI SAID02:13:2300:00:1400:00:2400:00:4302:12:2602:12:45
GRANO GIOVANNI02:13:4000:00:1500:00:2400:00:4302:12:4202:13:01
D’ONOFRIO DANIELE02:14:0700:00:1600:00:2400:00:4402:13:0702:13:27
PUPPI FRANCESCO02:16:1800:00:1700:00:2600:00:4802:15:1302:15:35
TANUI ANGELA JEMESUNDE02:20:0800:00:2000:00:2800:00:5502:18:5302:19:20
TUSA RAHMA02:25:0900:00:2400:00:3200:01:0302:23:4202:24:13
STRANEO VALERIA02:30:3300:00:2900:00:3600:01:1302:28:5102:29:28
BROGIATO SARA02:34:2400:00:3200:00:4000:01:2002:32:3202:33:12
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